PETRV1在NuScenes数据集上的推理及可视化详解

一、背景介绍

本文旨在详细演示如何利用PETRV1模型在NuScenes自动驾驶数据集上进行3D目标检测，并对结果进行可视化。具体内容包括：

• NuScenes数据集简介：NuScenes是一个大规模自动驾驶数据集，包含多传感器数据（摄像头、激光雷达等）和详细的3D标注信息，广泛应用于3D目标检测算法的训练和评估。

• PETRV1模型概述：PETRV1是一种基于多视角摄像头的3D目标检测模型，它通过视角转换和时序信息融合，能够有效地从2D图像中预测3D边界框。

• 操作流程：我们将逐步展示如何从NuScenes数据集中提取传感器数据及标定参数，生成PETRV1模型所需的输入，调用PaddlePaddle API进行推理，并将模型输出的3D检测框投影到点云和图像上进行可视化。

本文增加了详细的注释，特别适合刚入门3D目标检测和自动驾驶视觉感知的新手阅读和理解。

二、效果展示

在执行完整个流程后，我们将得到以下可视化结果：

• 模型输入多视角图像
  

• 检测结果多视角图像
  

• 点云可视化
  

三、流程图解

1. 如何生成模型需要的图像

2. 如何生成img2lidar变换矩阵

3. 如何将推理输出的3D框可视化在点云及图像上